r - 如何创建随机种子

Question

假设我将一个 R 进程分配给 10 个工作人员来运行一些并行模拟。确保每个 worker 使用不同随机数的可靠方法是什么？我一直在使用这个:

myseed <- (unclass(Sys.time())*1e9 * Sys.getpid()) %% 1e9;
set.seed(myseed);

但令我惊讶的是，由于 worker 之间的 RNG 冲突，我遇到了问题。这里可能出了什么问题？是否有更好的随机性来源可用于为 RNG 设定种子？

Answer 1

请参阅 vignette("parallel") 第 6 节，了解如何使用该包中的函数完成此操作的详细信息，这些函数似乎独立于使用 parallel 的函数并行运行。

这里给出的例子是:

RNGkind("L'Ecuyer-CMRG")
set.seed(<something>)
## start M workers
s <- .Random.seed
for (i in 1:M) {
  s <- nextRNGStream(s)
  # send s to worker i as .Random.seed
}

那个小插图还提到了 rstream 和 rlecuyer 包，除了 doRNG 包，@Simon O'Hanlon 在他的评论中提到，以及 rsprng @Dirk 提到的包。